เส้นทางคนทำ Data
Job Family งาน Data ไล่เลียงตาม “ระบบนิเวศ” ตั้งแต่ข้อมูลดิบ >> นำไปใช้ได้ >> สร้าง impact
Data ไม่ใช่งานเดียว แต่มันคือ Supply Chain
ข้อมูลก็เหมือนน้ำมันดิบ แต่กว่าจะใช้ได้ ต้องมีคนหลายบทบาทช่
Narut Soontranon
AI Engineer คือ New Full Stack แห่งยุค Generative AI
AI Engineer กำลังกลายเป็น role ใหม่ที่ไม่ใช่แค่เขียนโมเดล แต่คือคนที่ ทำให้ AI ใช้งานได้จริง
AI Engineer คืออะไร
ไม่ใช่คนที่นั่งเทรนโมเดลทั้งวัน แต่คือคนที่เอาโมเดลไปฝังในระบบ
Data Scientist สร้างสมอง AI Engineer ทำให้สมองนั้น ใช้ได้ในชี
จากคนทำโมเดล สู่คนสร้าง AI Product
จาก Data Scientist ไปสู่ AI Engineer
ในวันที่ AI สามารถสร้างโมเดลได้เอง Data Scientist ยังมีค่าอยู่ตรงไหน?
คำตอบสั้นๆ คือ ยังมีค่า แต่ “สิ่งที่มีค่า” ได้เปลี่ยนไปแล้ว
เมื่อก่อน ความเชี่ยวชาญของ Data Scientist อยู่ที่
* การสร้างโมเดล
* เลือก
GeoAI Thinking Map จาก “เข้าใจโลก” สู่ “สั่งการโลก”
ถ้า GeoAI ทำให้เราเข้าใจว่า โลกเกิดอะไรขึ้น — ขั้นต่อไปคือ เราจะเปลี่ยนมันอย่างไร
จาก Map >> Model >> Decision Engine
GeoAI ไม่ใช่แค่การดูแผนที่อีกต่อไป แต่จะเป็น
* ระบบที่เรียนรู้ pattern ของโลก
* ระบบที่คาดการณ์อนาคต
* และ แนะนำการตัดสิ
GeoAI: แผนที่ที่ “คิดได้”
เมื่อก่อนแผนที่มีไว้แค่บอกทาง
แต่วันนี้ มันสามารถ “คิด วิเคราะห์ และคาดการณ์อนาคต” ได้
นี่คือ GeoAI (Geospatial AI)
GeoAI คืออะไร
การรวมกันของ
* GIS (ข้อมูลแผนที่)
* Remote Sensing (ภาพดาวเทียม / drone)
* AI / Machine Learning / Gen AI
จากแค่ “รู้ว่าอะไรอยู่ที่ไหน”
ยกระดับ Carbon Credit ด้วย Biodiversity และ GeoAI (Ep. 2/2)
ใน Ep.1 เราพูดถึงการยกระดับ Carbon Credit ด้วย Biodiversity และ Species Level ซึ่งมีหลากหลายเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ใน Ep.2 นี้ เราจะพูดถึงเทคโนโลยีเหล่านั้น
Remote Sensing: มองโลกจากอวกาศ
เทคโนโลยีดาวเทียมเข้ามาเปลี่ยนวิธีการวัดคาร์บอนอย่างสิ้นเชิง
ความสามารถหลัก
* ติ
ยกระดับ Carbon Credit ด้วย Biodiversity และ GeoAI (Ep. 1/2)
เมื่อ “ป่า” ไม่ได้มีค่าเท่ากันทั้งหมด
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา “Carbon Credit” กลายเป็นกลไกสำคัญในการขับเคลื่อนโลกสู่ Net Zero แต่คำถาม คือ
สามารถวัด “คาร์บอน” ได้แม่นยำแค่ไหน?
หลายระบบในปัจจุบันยังใช้วิธีประเมินแบบง่าย